高德-具身智能数据闭环算法数据工程师-具身业务部

优缺点分析

角色解读

• 深耕数据工程，成为数据架构师或数据平台负责人
• 转向算法方向，利用数据经验成为算法工程师或数据科学家
• 在具身智能领域成长为技术专家，引领数据闭环基础设施建设
• 搭建数据闭环管线，处理来自真机设备、仿真器和评测系统等多源数据
• 负责数据清洗、标准化、质量检查和元数据管理，确保数据可用性
• 构建训练数据集和Benchmark，进行样本挖掘、误差归因和版本管理
• 将数据处理能力封装为Tools/API/Agent工具，供算法团队调用
• 精通Python，具备扎实的数据处理和工程化能力
• 熟悉Spark、Flink、Kafka等数据工程组件，能搭建大规模数据管线
• 理解算法训练和评测流程，具备数据挖掘和样本管理经验
• 具备良好的系统设计能力，能将流程工具化、自动化

申请策略

• 在面试中展示对数据质量和算法迭代的理解，准备一个数据闭环案例
• 关注高德地图在具身智能方向的布局，了解业务应用场景
• 突出数据管线搭建经验，尤其是使用Spark/Flink处理大规模数据的项目
• 强调算法数据相关经验，如样本管理、数据集构建或Benchmark设计
• 展示Python工程化能力和系统设计成果，如工具封装或API开发
• 如果有机器人或自动驾驶项目经历，务必重点描述
• 补充具身智能和机器人领域的基础知识，了解数据闭环常见架构
• 学习MLOps相关工具和流程，提升算法数据工程能力

面试指南

• 使用STAR法则：描述情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)和结果(Result)
• 突出技术选型原因和权衡，展示系统设计思维
• 结合具体数据量和性能指标，证明工程能力
• 请描述一个你搭建过的数据管线，包括数据来源、处理流程和最终用途
• 如何保证数据质量？在数据清洗和标准化中遇到过哪些挑战？
• 解释一下数据闭环在算法迭代中的作用，以及你如何设计样本挖掘策略
• 你熟悉哪些数据工程组件？在什么场景下使用过Spark/Flink？
• 如何将一个数据处理流程封装成可调用的API或工具？请举例